经常会被问到这样一个问题：我的主机内存只有100G，现在要对一个200G的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？
这个问题确实值得担心，被系统OOM（out of memory）可不是闹着玩的。但是，反过来想想，逻辑备份的时候，可不就是做整库扫描吗？如果这样就会把内存吃光，逻辑备份不是早就挂了？
所以说，对大表做全表扫描，看来应该是没问题的。但是，这个流程到底是怎么样的呢？
全表扫描对server层的影响
假设，我们现在要对一个200G的InnoDB表db1. t，执行一个全表扫描。当然，你要把扫描结果保存在客户端，会使用类似这样的命令：
mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file
InnoDB的数据是保存在主键索引上的，所以全表扫描实际上是直接扫描表t的主键索引。
这条查询语句由于没有其他的判断条件，所以查到的每一行都可以直接放到结果集里面，然后返回给客户端。
那么，这个“结果集”存在哪里呢？
实际上，服务端并不需要保存一个完整的结果集。取数据和发数据的流程是这样的：
- 获取一行，写到
net_buffer中。这块内存的大小是由参数net_buffer_length定义的，默认是16k。
- 重复获取行，直到
net_buffer写满，调用网络接口发出去。
- 如果发送成功，就清空
net_buffer，然后继续取下一行，并写入net_buffer。
- 如果发送函数返回EAGAIN或WSAEWOULDBLOCK，就表示本地网络栈（socket send buffer）写满了，进入等待。直到网络栈重新可写，再继续发送。
这个过程对应的流程图如下所示。
从这个流程中，你可以看到：
- 一个查询在发送过程中，占用的MySQL内部的内存最大就是
net_buffer_length这么大，并不会达到200G；
- socket send buffer 也不可能达到200G（默认定义
/proc/sys/net/core/wmem_default），如果socket send buffer被写满，就会暂停读数据的流程。
也就是说，MySQL是“边读边发的”，这个概念很重要。这就意味着，如果客户端接收得慢，会导致MySQL服务端由于结果发不出去，这个事务的执行时间变长。
比如下面这个状态，就是我故意让客户端不去读socket receive buffer中的内容，然后在服务端
show processlist看到的结果。
如果你看到State的值一直处于“Sending to client”，就表示服务器端的网络栈写满了。
如果客户端使用–quick参数，会使用
mysql_use_result方法。这个方法是读一行处理一行。你可以想象一下，假设有一个业务的逻辑比较复杂，每读一行数据以后要处理的逻辑如果很慢，就会导致客户端要过很久才会去取下一行数据，可能就会出现上图所示的这种情况。因此，对于正常的线上业务来说，如果一个查询的返回结果不会很多的话，我都建议你使用
mysql_store_result这个接口，直接把查询结果保存到本地内存。当然前提是查询返回结果不多。如果因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G，这种情况下就需要改用
mysql_use_result接口了。另一方面，如果你在自己负责维护的MySQL里看到很多个线程都处于“Sending to client”这个状态，就意味着你要让业务开发同学优化查询结果，并评估这么多的返回结果是否合理。
而如果要快速减少处于这个状态的线程的话，将
net_buffer_length参数设置为一个更大的值是一个可选方案。与“Sending to client”长相很类似的一个状态是“Sending data”，这是一个经常被误会的问题。有同学问我说，在自己维护的实例上看到很多查询语句的状态是“Sending data”，但查看网络也没什么问题啊，为什么Sending data要这么久？
实际上，一个查询语句的状态变化是这样的（注意：这里，我略去了其他无关的状态）：
- MySQL查询语句进入执行阶段后，首先把状态设置成“Sending data”；
- 然后，发送执行结果的列相关的信息（meta data) 给客户端；
- 再继续执行语句的流程；
- 执行完成后，把状态设置成空字符串。
也就是说，“Sending data”并不一定是指“正在发送数据”，而可能是处于执行器过程中的任意阶段。比如，你可以构造一个锁等待的场景，就能看到Sending data状态。
可以看到，session B明显是在等锁，状态显示为Sending data。
也就是说，仅当一个线程处于“等待客户端接收结果”的状态，才会显示"Sending to client"；而如果显示成“Sending data”，它的意思只是“正在执行”。
现在你知道了，查询的结果是分段发给客户端的，因此扫描全表，查询返回大量的数据，并不会把内存打爆。
在server层的处理逻辑我们都清楚了，在InnoDB引擎里面又是怎么处理的呢？ 扫描全表会不会对引擎系统造成影响呢？
全表扫描对InnoDB的影响
介绍WAL机制的时候，和你分析了InnoDB内存的一个作用，是保存更新的结果，再配合redo log，就避免了随机写盘。
内存的数据页是在Buffer Pool (BP)中管理的，在WAL里Buffer Pool 起到了加速更新的作用。而实际上，Buffer Pool 还有一个更重要的作用，就是加速查询。
由于有WAL机制，当事务提交的时候，磁盘上的数据页是旧的，那如果这时候马上有一个查询要来读这个数据页，是不是要马上把redo log应用到数据页呢？
答案是不需要。因为这时候内存数据页的结果是最新的，直接读内存页就可以了。你看，这时候查询根本不需要读磁盘，直接从内存拿结果，速度是很快的。所以说，Buffer Pool还有加速查询的作用。
而Buffer Pool对查询的加速效果，依赖于一个重要的指标，即：内存命中率。
你可以在
show engine innodb status结果中，查看一个系统当前的BP命中率。一般情况下，一个稳定服务的线上系统，要保证响应时间符合要求的话，内存命中率要在99%以上。执行
show engine innodb status ，可以看到“Buffer pool hit rate”字样，显示的就是当前的命中率。比如下图这个命中率，就是99.0%。
show engine innodb status显示内存命中率如果所有查询需要的数据页都能够直接从内存得到，那是最好的，对应的命中率就是100%。但，这在实际生产上是很难做到的。
InnoDB Buffer Pool的大小是由参数
innodb_buffer_pool_size确定的，一般建议设置成可用物理内存的60%~80%。在大约十年前，单机的数据量是上百个G，而物理内存是几个G；现在虽然很多服务器都能有128G甚至更高的内存，但是单机的数据量却达到了T级别。
所以，
innodb_buffer_pool_size小于磁盘的数据量是很常见的。如果一个 Buffer Pool满了，而又要从磁盘读入一个数据页，那肯定是要淘汰一个旧数据页的。